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公开(公告)号：CN120010783A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510101745.5
申请日：2025-01-22
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06F3/06
Abstract: 本申请属于计算机存储技术领域，具体公开了一种基于多队列的纠删码条带更新方法、装置和电子设备，该方法包括：获取原始条带中数据块的基本元数据信息；基于所述基本元数据信息，将所述数据块放入不同的预设编码队列，所述不同的预设编码队列包括高频更新编码队列、低频更新编码队列和无更新编码队列；基于不同的预设编码队列中的数据块，分别使用不同的预设生成策略生成条带。该方法可以降低纠删码条带更新对全闪集群中SSD盘的寿命损耗。
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公开(公告)号：CN119127564A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411308087.9
申请日：2024-09-19
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06F11/10
Abstract: 本申请属于计算机存储技术领域，具体公开了一种低修复带宽的纠删码编码方法及装置。本申请，通过将k个数据块和m个校验块组成一个条带，在使用纠删码编码方式的分布式存储系统中，通过将该条带子条带化，并将部分子条带中的子数据块的校验信息嵌入到其他子条带的子校验块中，从而在一个分布式存储系统中的存储节点失效时，能够通过这些嵌入的校验信息来减少部分子条带的修复带宽。
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公开(公告)号：CN119088305A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411197088.0
申请日：2024-08-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06F3/06
Abstract: 本申请属于计算机存储领域，具体公开了一种空洞整理方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：对于有空洞的条带组，在第一方案和第二方案中，选择消耗磁盘I/O较少的方案，对空洞区域进行整理；其中，所述第一方案为当新数据请求到达时，将新数据写入空洞区域；所述第二方案为将条带组中每个逻辑块内的有效数据整理到条带组中的连续数据空间进行存储，当新数据请求到达时，将新数据顺序写入所述连续数据空间以外的空洞区域，通过该方法可以减少数据的迁移引起的磁盘I/O操作，从而提高系统性能和可靠性。
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公开(公告)号：CN120011131A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510117829.8
申请日：2025-01-24
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06F11/10
Abstract: 本申请属于计算机存储技术领域，具体公开了一种基于子块化的低内存编码方法及装置，方法包括：将包含#imgabs0#个数据块和#imgabs1#个校验块的条带均分成#imgabs2#个子条带，每个子条带包括#imgabs3#个子数据块和#imgabs4#个子校验块，#imgabs5#；根据数据块数量和校验块数量构建编码矩阵，利用计算单元按照所述编码矩阵以子块为单位分段计算原始数据子块的校验编码；重复计算每个原始数据子块的校验编码，直至完成所有原始数据子块的校验信息的计算，得到最终计算结果。通过本申请能够减少编码过程中的峰值内存，缩短编码时间。
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公开(公告)号：CN118612437A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410685525.7
申请日：2024-05-30
Applicant: 厦门大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04N19/122 , H04N19/126 , H04N19/132 , H04N19/14 , H04N19/70
Abstract: 本发明公开了一种JPG图片有损压缩方法和装置，包括：获取待压缩的JPG图片并读取待压缩的JPG图片的RGB数据；将待压缩的JPG图片输入目标检测模型，得到目标检测结果，根据目标检测结果对待压缩的JPG图片中的每个像素赋予对应的权重，得到权重矩阵；对RGB数据进行处理，得到DCT变换后的数据；采用权重矩阵对DCT变换后的数据进行加权量化，得到量化后的数据；将量化后的数据进行标准编码，得到压缩后的JPG图片。本发明能够结合待压缩的JPG图片的内容，在不改变JPG图片存储格式，保持JPG图片中关键的目标区域清晰的基础上，尽可能压缩图片的大小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118094176B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410487472.8
申请日：2024-04-22
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F18/21 , G06F16/335 , G06F40/284
Abstract: 本申请提供一种多模态智能模型系统化安全防护方法、装置及设备，该方法包括：在目标多模态智能模型的安全检测阶段，依据训练好的距离感知判断模型所确定的检测数据与原始数据之间的感知距离，得到与原始数据之间的感知距离满足要求的检测数据，并利用该检测数据对所述目标多模态智能模型进行检测；在检测阶段的检测结果为所述目标多模态智能模型存在安全问题的情况下，一方面，对模型输入进行安全编码防护及分词过滤，另一方面，对多模态智能模型进行多维度全方位评估。该方法可以系统性提升多模态智能模型的安全性。
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公开(公告)号：CN117592042A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410071311.0
申请日：2024-01-17
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F21/55 , G06F21/62 , G06F18/22 , G06N20/00 , G06F16/9535
Abstract: 本申请实施例提供了一种面向联邦推荐系统的隐私泄露检测方法及装置，涉及数据处理技术领域，其中，一种面向联邦推荐系统的隐私泄露检测方法，包括：获取各个预定项目对应的嵌入梯度，基于所获取的各个预定项目对应的嵌入梯度之间的相似关系，预估针对各个预定项目的两类评级分布，分别以两类评级分布中的项目评级作为候选评级真值，构建两类影子数据，基于两类影子数据，对服务端的本地推荐模型进行训练，得到两类预测结果，基于两类预测结果，确定各个预定项目的目标评级真值以及目标预测结果，基于目标评级真值与目标预测结果的匹配关系，确定联邦推荐系统的隐私数据泄露的检测结果。可见，本方案可以对联邦推荐系统进行有效地数据泄露检测。
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公开(公告)号：CN116016610B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202310283893.4
申请日：2023-03-21
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L9/40 , H04L41/142 , H04L41/16
Abstract: 本申请提供一种基于区块链的车联网数据安全共享方法、装置及设备，该方法包括：将初始全局模型参数发送给多个终端设备，以使每个终端设备基于初始全局模型参数获取局部模型参数；获取多个终端设备发送的局部模型参数；从区块链下载终端设备对应的信誉特征，或基于终端设备对应的车联网数据交互信息确定终端设备对应的信誉特征；基于信誉特征确定终端设备为第一类终端或第二类终端；基于所有第一类终端发送的局部模型参数生成目标全局模型参数；若目标全局模型参数已收敛，则将目标全局模型参数确定为已训练模型参数。通过本申请技术方案，能够保护终端设备的数字资产，保证数据安(56)对比文件Haoyu Chen.RepBFL: Reputation BasedBlockchain-Enabled Federated LearningFramework for Data Sharing in Internet ofVehicles《.Parallel and DistributedComputing, Applications and Technologies:22nd International Conference》.2022,全文.
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公开(公告)号：CN117319089A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311600603.0
申请日：2023-11-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供了基于语义感知策略自生成的物联网自防御方法及装置。本实施例通过物联网中数据流的流量特征比如操作系统、设备标识、协议信息等的解析，基于语义感知识别出可能存在的漏洞，自动生成用于防御该漏洞的漏洞防御规则以由各漏洞防御设备基于漏洞防御规则防御漏洞，实现潜在安全风险自发现自防御，实现了及时防御物联网设备存在的漏洞，保障物联网的安全。
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公开(公告)号：CN116821966B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311084964.4
申请日：2023-08-25
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F21/62 , G06V10/96 , G06V10/774 , G06F18/214 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06F18/27
Abstract: 本申请提供一种机器学习模型训练数据集隐私保护方法、装置及设备，包括：将样本初始图像分割成m个图像块，基于m个图像块生成多个变体图像，每个变体图像包括m个图像块中的部分图像块；基于多个变体图像获取样本初始图像对应的解释模型，基于解释模型确定m个图像块分别对应的权重值；基于m个图像块分别对应的权重值选取权重值大的n个图像块，生成样本初始图像对应的样本目标图像，样本目标图像包括n个图像块；基于目标数据集中每个样本初始图像对应的样本目标图像获取目标网络模型，将目标网络模型发送给终端设备，终端设备基于目标网
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